- 探索Astra DB与LangChain的集成:从向量存储到对话历史
eahba
数据库langchainpython
技术背景介绍AstraDB是DataStax推出的一款无服务器的向量数据库,基于ApacheCassandra®构建,并通过易于使用的JSONAPI提供服务。AstraDB的独特之处在于其强大的向量存储能力,这在处理自然语言处理任务时尤为突出。LangChain与AstraDB的集成为开发者提供了强大的工具链,从数据存储到语义缓存,再到自查询检索,帮助简化复杂的数据操作。核心原理解析LangCha
- 计算机视觉技术探索:美颜SDK如何利用深度学习优化美颜、滤镜功能?
美狐美颜sdk
美颜SDK美颜API直播美颜SDK计算机视觉深度学习直播美颜SDK美颜sdk第三方美颜sdk美颜api
时下,计算机视觉+深度学习正在重塑美颜技术,通过智能人脸检测、AI滤镜、深度美肤、实时优化等方式,让美颜效果更加自然、精准、个性化。那么,美颜SDK如何结合深度学习来优化美颜和滤镜功能?本文将深入解析AI在美颜技术中的应用,并探讨其未来发展趋势。一、深度学习如何赋能美颜SDK?1.AI人脸检测与关键点识别:精准捕捉五官在美颜过程中,首先需要精准检测人脸位置和五官特征点,确保美颜效果不会失真。深度学
- PHP 爬虫实战:爬取淘宝商品详情数据
EcomDataMiner
php爬虫开发语言
随着互联网技术的发展,数据爬取越来越成为了数据分析、机器学习等领域的重要前置技能。而在这其中,爬虫技术更是不可或缺。php作为一门广泛使用的后端编程语言,其在爬虫领域同样也有着广泛应用和优势。本文将以爬取斗鱼直播数据为例,介绍php爬虫的实战应用。准备工作在开始爬虫之前,我们需要做一些准备工作。首先,需要搭建一个本地服务器环境,推荐使用WAMP、XAMPP等集成化工具,方便部署PHP环境。其次,我
- 深度学习模型性能全景评估与优化指南
niuTaylor
深度学习人工智能
深度学习模型性能全景评估与优化指南一、算力性能指标体系1.核心算力指标对比指标计算方式适用场景硬件限制TOPS(TeraOperationsPerSecond)每秒万亿次整数运算量化模型推理NVIDIAJetsonNano仅支持FP16/FP32TFLOPS(TeraFLoating-pointOPerationsperSecond)TFLOPS=Cores×FLOPs/Cycle×Frequen
- 利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析
快撑死的鱼
Python算法精解python深度学习开发语言
利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析在人工智能的众多应用领域中,手写数字识别是一项经典且具有重要实际应用价值的任务。随着深度学习技术的飞速发展,通过构建和训练神经网络模型,手写数字识别的精度已经可以达到99%以上。本文将以Python为主要编程语言,结合深度学习的核心技术,详细解析手写数字识别的实现过程,并探讨如何进一步优化模型以提高
- 强化学习中的深度卷积神经网络设计与应用实例
数字扫地僧
计算机视觉cnn人工智能神经网络
I.引言强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习的一个重要分支,通过与环境的交互来学习最优策略。深度学习,特别是深度卷积神经网络(DeepConvolutionalNeuralNetworks,DCNNs)的引入,为强化学习在处理高维度数据方面提供了强大工具。本文将探讨强化学习中深度卷积神经网络的设计原则及其在不同应用场景中的实例。II.深度卷积神经网络在强化学习中的
- 腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek:打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件
大富大贵7
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摘要:随着人工智能技术的飞速发展,越来越多的前沿技术和工具已走入日常生活。翻译工具作为跨语言沟通的桥梁,一直处于技术创新的风口浪尖。本文探讨了腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek结合谷歌浏览器插件的可能性,旨在为用户提供一种便捷、高效的翻译体验。通过应用深度学习、自然语言处理和知识图谱技术,该插件不仅能实时翻译网页内容,还能根据上下文进行智能推荐,实现精准的语境转换。本文将详细阐述其设计思路、技
- 模拟退火算法:原理、应用与优化策略
尹清雅
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摘要模拟退火算法是一种基于物理退火过程的随机搜索算法,在解决复杂优化问题上表现出独特优势。本文详细阐述模拟退火算法的原理,深入分析其核心要素,通过案例展示在函数优化、旅行商问题中的应用,并探讨算法的优化策略与拓展方向,为解决复杂优化问题提供全面的理论与实践指导,助力该算法在多领域的高效应用与创新发展。一、引言在现代科学与工程领域,复杂优化问题无处不在,如资源分配、路径规划、机器学习模型参数调优等。
- PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天:多模态模型实践(二)
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PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天:多模态模型实践(二)5.跨模态检索系统应用场景5.1图文匹配系统的实际应用应用领域具体场景优势电子商务商品图像搜索、视觉购物用户可以上传图片查找相似商品或使用文本描述查找商品智能媒体内容推荐、图片库搜索通过内容的语义理解提供更精准的推荐和搜索社交网络基于内容的帖子推荐理解用户兴趣,提供更相关的内容推荐教育技术多模态教学资源检索教师和学生可以更
- PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天:多模态模型实践(一)
凡人的AI工具箱
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PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天:多模态模型实践(一)引言:跨越感知的边界欢迎来到我们的PyTorch学习旅程第28天!今天我们将步入AI世界中最激动人心的领域之一:多模态学习。想象一下,如果你的模型既能"看"又能"读",并且能够理解图像与文字之间的联系,这将为我们打开怎样的可能性?今天我们将专注于构建图文匹配系统,学习如何使用CLIP(ContrastiveLanguage
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10.2如何解决从复杂PDF文件中提取数据的问题?解决方案:嵌入式表格检索解释:嵌入式表格检索是一种专门针对从复杂PDF文件中的表格提取数据的技术。它结合了表格识别、解析和语义理解,使得从复杂结构的表格中检索信息成为可能。具体步骤:表格检测和识别:目标:在PDF页面中准确地定位和识别表格区域。方法:使用计算机视觉和深度学习技术,如卷积神经网络(CNN)或其他先进的图像处理算法。效果:能够检测出页面
- TensorFlow深度学习实战项目:从入门到精通
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引言深度学习作为人工智能领域的一个重要分支,近年来取得了显著的进展。TensorFlow作为Google开源的深度学习框架,因其强大的功能和灵活的架构,成为了众多开发者和研究者的首选工具。本文将带领大家通过一个实战项目,深入理解TensorFlow的使用方法,并掌握深度学习的基本流程。1.TensorFlow简介1.1TensorFlow是什么?TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Go
- 使用大语言模型API在AI应用中的实现
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随着人工智能技术的迅速发展,大语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域的应用越来越广泛。本文将介绍如何使用大语言模型API来实现一些基础的AI应用,并提供一个简单的demo代码,帮助大家更好地理解和使用这些技术。大语言模型API简介大语言模型(如GPT-4)能够理解和生成类似人类的文本。这些模型可以应用于各种任务,包括文本生成、语言翻译、情感分析、对话系统等。为了方便国内用户访问这些强大的模
- 国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐
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大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下,LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API,开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面,我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例,并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
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原文链接:DeepSeek-V31.介绍DeepSeek-V3,一个强大的混合专家(MoE)语言模型,拥有671B总参数,其中每个token激活37B参数。为了实现高效推理和成本效益的训练,DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构,这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。此外,DeepSeek-V3首次提出了无辅助损失的负载平衡策略,并设置了多to
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“PyTorchisadeeplearningframeworkthatprioritizessimplicityandflexibility,makingitthego-tochoiceforbothresearchersanddevelopers.”—Anonymous1.PyTorch简介1.1PyTorch的背景与发展PyTorch是由Facebook人工智能研究院(FAIR)开发的一个开
- 【NLP】 API在大语言模型中的应用
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大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)通过API(应用程序接口)为开发者提供了便捷的调用方式,使其能够快速集成自然语言处理能力到各类应用中。以下是API在LLM中的核心应用场景及技术实现细节:一、核心应用场景自然语言理解与生成应用示例:智能客服:解析用户问题并生成回复(如ChatGPTAPI)。内容创作:自动生成文章、广告文案或代码(如OpenAI的GPT-4)。技术实现:
- 【DNN量化工具】QKeras 工具简介
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QKeras工具简介QKeras是一个用于量化深度学习模型的Keras扩展库,旨在使深度学习模型的量化(即将模型的浮点权重转换为低精度格式)变得简单而高效。QKeras主要目标是优化模型的存储和推理速度,特别适用于需要在资源受限的设备(如移动设备和嵌入式系统)上运行深度学习模型的场景。QKeras的主要特点量化支持:QKeras提供了对不同类型量化的支持,包括权重量化和激活量化。用户可以根据需求选
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Softmax温度调节与注意力缩放:深度神经网络中的平滑艺术在深度学习的精密机械中,有些细微的调整机制往往被视为理所当然,却实际上蕴含着深刻的数学洞察和巧妙的工程智慧。今天,我们将探讨两个看似独立却本质相通的机制:生成模型中的温度参数与Transformer注意力机制中的缩放因子。这两个设计都围绕着同一个核心概念——softmax分布的平滑控制。Softmax函数:概率分布的催化剂在深入讨论之前,
- QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比
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QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域,量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。通过将浮点权重转换为低精度表示,量化能显著减小模型体积、降低内存占用并加速推理过程。对于资源受限的设备(如移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备),量化技术尤为重要。本文深入对比三款主流量化工具:QKeras、Brevitas和QONNX,从用户实际应用角度剖析它们的技术特点
- Umi-OCR:解锁高效文字识别的新时代
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- 自动语音识别(ASR):技术、应用与未来
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自动语音识别(ASR):技术、应用与未来1.ASR简介自动语音识别(ASR,AutomaticSpeechRecognition)是一种将语音转换为文本的技术。它利用人工智能(AI)、深度学习和自然语言处理(NLP)技术来识别和理解人类的语言,使计算机能够与人类进行更自然的交互。2.ASR的工作原理ASR的核心流程通常包括以下几个步骤:语音信号采集:通过麦克风或其他设备获取音频数据。预处理:去除噪
- 机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的?
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机器学习和神经网络的发展经历了一系列重要的架构和技术阶段。以下是更全面的总结,涵盖了从早期神经网络到卷积神经网络之前的架构演变:1.早期神经网络:感知机(Perceptron)时间:1950年代末至1960年代。背景:感知机由FrankRosenblatt提出,是第一个具有学习能力的神经网络模型。它由单层神经元组成,可以用于简单的二分类任务。特点:输入层和输出层之间直接连接,没有隐藏层。使用简单的
- 关于误差平面小记
文弱_书生
乱七八糟平面算法神经网络机器学习
四维曲面的二维切片:误差平面详解在深度学习优化过程中,我们通常研究损失函数(LossFunction)的变化,试图找到权重的最优配置。由于神经网络的参数空间通常是高维的,我们需要使用低维可视化的方法来理解优化过程和误差平面(ErrorSurface)。在这里,我们讨论一个四维曲面的二维切片,其中:三个维度是网络的权重(w1,w2,w3w_1,w_2,w_3w1,w2,w3)。第四个维度是误差(损失
- 奇异值分解(SVD)
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奇异值分解(SVD)介绍奇异值分解(SVD),这是最强大的矩阵分解技术之一。SVD广泛应用于机器学习、数据科学和其他计算领域,用于降维、降噪和矩阵近似等应用。与仅适用于方阵的特征分解不同,SVD可以应用于任何矩阵,使其成为一种多功能工具。在这里煮啵将分解SVD背后的理论,通过手动计算示例进行分析,并展示如何在Python中实现SVD。在本节结束时,您将清楚地了解SVD的强大功能及其在机器学习中的应
- yum install locate出现Error: Unable to find match: locate解决方案
爱编程的喵喵
Linux解决方案linuxlocateyum解决方案
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了yuminstalllocate出现
- GraphCube、Spark和深度学习技术赋能快消行业关键运营环节
weixin_30777913
开发语言大数据深度学习人工智能spark
在快消品(FMCG)行业,需求计划(DemandPlanning)、库存管理(InventoryManagement)和需求供应管理(DemandSupplyManagement)是影响企业整体效率和利润水平的关键运营环节。GraphCube图多维数据集技术、Spark大数据分析处理技术和深度学习技术的结合,为这些环节提供了智能化、动态化和实时化的解决方案,显著提升业务运营效率和企业利润。一、技术
- 【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维:PCA与t-SNE的关键概念与核心原理
猿享天开
人工智能数学基础专讲人工智能机器学习无监督学习降维
深入详解无监督学习之降维:PCA与t-SNE的关键概念与核心原理在当今数据驱动的世界中,数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战,同时也可能导致模型性能下降,这一现象被称为“维度诅咒”(CurseofDimensionality)。降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术,旨在通过减少数据的维度,保留其主要信息,从而简化数据处理过程,并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降
- 知识图谱在人工智能语义理解与推理中的关键作用及发展研究
@王威&
人工智能
摘要本文聚焦知识图谱,深入剖析其在人工智能语义理解与推理中的核心作用。阐述知识图谱的构建原理、表示方法,分析其在自然语言处理、智能问答系统、推荐系统等多领域助力语义理解与推理的应用,探讨面临的挑战并展望未来发展方向,全面呈现知识图谱对人工智能发展的重要价值与深远影响。一、引言在人工智能追求更精准理解和处理人类语言与知识的进程中,知识图谱成为关键技术。它以结构化形式组织海量知识,揭示实体间复杂关系,
- Java序列化进阶篇
g21121
java序列化
1.transient
类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化,然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化,想要人为的去阻止这些属性被序列化,就需要用到transient 关键字。
- escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解
aigo
JavaScriptWeb
原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数,分别是: escape,encodeURI,encodeURIComponent,相应3个解码函数:,decodeURI,decodeURIComponent 。
下面简单介绍一下它们的区别
1 escape()函
- ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:
个人觉得是平移,不过网上的都是漫游,通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.
具体实现:
一、引入命名空间
using ESRI.ArcGIS.Geometry;
using ESRI.ArcGIS.Controls;
二、代码实现.
- Java集合框架概述
天子之骄
Java集合框架概述
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- 旗正4.0页面跳转传值问题
何必如此
javajsp
跳转和成功提示
a) 成功字段非空forward
成功字段非空forward,不会弹出成功字段,为jsp转发,页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
- 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程
cocos2d-x小菜
web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了! App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇,近两年新增创业者,几乎全部选择了移动互联网项目!传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计,AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
- Log4J通用配置|注意问题 笔记
7454103
DAOapachetomcatlog4jWeb
关于日志的等级 那些去 百度就知道了!
这几天 要搭个新框架 配置了 日志 记下来 !做个备忘!
#这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~!
log4j.rootLogger=INFO,allLog
# DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件
log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
- SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager
darkranger
sqlcwindowsSQL ServerXP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动..
发现需要启动客户端协议 : TCP/IP
需要打开 SQL Server Configuration Manager...
却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..??
解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
- [置顶] 做有中国特色的程序员
aijuans
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有些技术书读得可
- document.domain 跨域问题
avords
document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入:javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值,不过是有限制的,你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如:javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
- 关于管理软件的一些思考
houxinyou
管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱.
在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下.
做为管理软件,就像现在讲究MVC这
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.Redis的数据类型
1.String类型及操作
String是最简单的类型,一个key对应一个value,string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象。
Set方法:设置key对应的值为string类型的value
- Tomcat 一些技巧
征客丶
javatomcatdos
以下操作都是在windows 环境下
一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME
在 tomcat 安装目录,bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加
set JAVA_HOME=JAVA 安装目录
set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre
即可;
二、查看Tomcat 版本
在 tomcat 安装目
- 【Spark七十二】Spark的日志配置
bit1129
spark
在测试Spark Streaming时,大量的日志显示到控制台,影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上),可以通过修改Spark的日志配置的方式,不让Spark Streaming把它的日志显示在console
在Spark的conf目录下,把log4j.properties.template修改为log4j.p
- Haskell版冒泡排序
bookjovi
冒泡排序haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search,要么是冒泡排序,真的不想用写C写冒泡排序了,贴上个Haskell版的,思维简单,代码简单,下次谁要是再要我用C写冒泡排序,直接上个haskell版的,让他自己去理解吧。
sort [] = []
sort [x] = [x]
sort (x:x1:xs)
| x>x1 = x1:so
- java 路径 配置文件读取
bro_feng
java
这几天做一个项目,关于路径做如下笔记,有需要供参考。
取工程内的文件,一般都要用相对路径,这个自然不用多说。
在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。
读取文件使用方式:
1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties")
2. properties.load(MyTest.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 个人理解:简单工厂模式就是IOC;
* 客户端要用到某一对象,本来是由客户创建的,现在改成由工厂创建,客户直接取就好了
*/
interface IProduct {
- SVN与JIRA的关联
chenyu19891124
SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功,今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤:
一、搭建好SVN环境,尤其是要把SVN的服务注册成系统服务
二、装好JIRA,自己用是jira-4.3.4破解版
三、下载SVN与JIRA的插件并解压,然后拷贝插件包下lib包里的三个jar,放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下,再
- JWFDv0.96 最新设计思路
comsci
数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展,工作流产品的应用范围也不断的在扩展,开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了),实时生产控制和其它比较重要的工程领域,而
- vi 保存复制内容格式粘贴
daizj
vi粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具,功能强大无比,但对于复制带有缩进格式的内容时,粘贴的时候内容错位很严重,不会按照复制时的格式排版,vi能不能在粘贴时,按复制进的格式进行粘贴呢? 答案是肯定的,vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。
在命令模式输入:set paste,则进入paste模式,这样再进行粘贴时
- shell脚本运行时报错误:/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
dongwei_6688
shell脚本
出现原因:windows上写的脚本,直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致
解决办法:
1. 比如文件名为myshell.sh,vim myshell.sh
2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式,如果显示fileformat=dos,证明文件格式有问题
3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了,然后:w
- 高一上学期难记忆单词
dcj3sjt126com
wordenglish
honest 诚实的;正直的
argue 争论
classical 古典的
hammer 锤子
share 分享;共有
sorrow 悲哀;悲痛
adventure 冒险
error 错误;差错
closet 壁橱;储藏室
pronounce 发音;宣告
repeat 重做;重复
majority 大多数;大半
native 本国的,本地的,本国
- hibernate查询返回DTO对象,DTO封装了多个pojo对象的属性
frankco
POJOhibernate查询DTO
DTO-数据传输对象;pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。
简单讲:DTO起到业务数据的传递作用,pojo则与持久层数据库打交道。
有时候我们需要查询返回DTO对象,因为DTO
- Partition List
hcx2013
partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.
You should preserve the original relative order of th
- Spring MVC测试框架详解——客户端测试
jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试,接下来再看看如果测试Rest客户端,对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器,然后发送真实的请求到相应的控制器;这种方式的缺点就是速度慢;自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式,也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器,而是模拟一
- 关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统关于推荐个人观点
回想起来,我也做推荐了3年多了,最近公司做了调整招聘了很多算法工程师,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,从实践中走过来,我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候,那时候,机器学习和大数据都是没有的概念,什么大数据处理开源软件根本不存在,我们用多台计算机web程序记录用户行为,用.net的w
- 不间断旋转的动画
pangyulei
动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
sha1064616837
javaenumannotationreflect
对象有的属性在页面上可编辑,有的属性在页面只可读,以前都是我们在页面上写死的,时间一久有时候会混乱,此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大,可以帮我们省去很多代码,让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation:@interface,以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注:兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注:需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式:
方式一:余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类:org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下:
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =